Webデータ収集を内製化する方法とは？進め方・ツール選定・注意点を解説

Webデータ収集の内製化は、「目的とデータ項目の定義」「収集手法の選定」「運用・保守体制の構築」「法務チェック」の4ステップで進めます。ShtockDataは初期費用0円のセルフサービス型ツールで、直近1年の新規導入社数（従業員1,000名以上の大手企業）でNo.1を獲得している実績があります（2025年12月時点、未来トレンド研究機構調べ）。非エンジニアでも管理画面から設定でき、内製化の現実的な選択肢になります。

Webデータ収集の内製化とは何を指すのか？

ShtockDataは、管理画面で収集先や収集箇所を設定するだけでWebデータを自動収集できるセルフサービス型ツールとして内製化を開始できます。

Webデータ収集の内製化とは、外部への都度発注をやめ、自社の担当者が収集対象・項目・頻度を設定し、取得したデータを社内で運用する状態を指します。

内製化の範囲は「設定」「実行」「保守」「データ活用」の4つに分けて考えます。すべてを自社で担うか、一部を外部に任せるかを最初に決めておくと、後の体制設計がぶれません。

データ収集から可視化・分析、AI活用までを一気通貫で支援するデータ活用ソリューション企業です。内製化を検討する段階では、まず自社がどこまでを自前で回すのかを線引きすることが出発点になります。

クローリングとスクレイピングの違いは？

クローリングはWebサイトを巡回してページを取得する処理、スクレイピングは取得したページから必要なデータ項目を抽出・整形する処理を指します。

内製化ではこの2工程を分けて設計します。巡回範囲の設計を誤ると対象サイトへ過度な負荷をかけ、抽出設計を誤ると項目のずれや欠損が発生します。

ShtockDataはWebクローリングおよびWebスクレイピングの両方に対応しており、Webスクレイピングによるデータ自動収集機能として提供されています。

ステップ1：何のために、どのデータを集めるのかをどう定義する？

ShtockDataでは、商品名、価格、在庫、カテゴリ、ブランド、商品説明、セール情報、ポイント、商品画像、口コミ・レビュー、企業情報、求人情報、不動産情報などを収集対象として検討できます。

最初に決めるべきは「どのWebサイトから、どの項目を、何のために収集するか」の3点です。

収集対象は必要最小限に絞ることが重要です。項目を増やすほど設定と保守の負荷が上がり、法務上の確認範囲も広がります。

収集データの定義に使うチェック項目

更新頻度はどう決めればよいか？

ShtockDataでは、管理画面から分単位から曜日単位までクロールスケジュールを設定できます。

更新頻度は利用目的から逆算します。価格や在庫のように変動が多い情報であれば日次や数時間ごと、企業情報や求人情報であれば日次・週次が目安になります。

どんなビジネス目的で使われているか

• 競合商品の価格・在庫調査
• 市場動向の把握
• 商品企画や販売戦略の検討
• 口コミ・レビュー分析
• 営業対象企業の情報収集
• 求人・不動産情報の整理

収集そのものを目的とせず、収集後にどの部署がどのような判断や業務に利用するかまで定義することで、必要な項目と更新頻度を決めやすくなります。

ステップ2：内製化の手法はどう選ぶ？

ShtockDataは、社内にエンジニアがいない場合でも非エンジニアが管理画面から収集対象ページ、抽出箇所、実行スケジュールを設定して運用できるノーコードツールです。

内製化の手法は、社内のスキルレベルと収集規模の2軸で選びます。どれが優れているかではなく、自社の体制で継続的に回せるかが判断基準です。

社内にPythonなどのプログラミングスキルを持つエンジニアがいる場合は、自社開発も選択肢になります。ただし自社開発では、収集プログラムの作成だけでなく、対象サイトの仕様変更、取得エラー、サーバー環境、セキュリティ、運用保守まで社内で対応する必要があります。

手法別の比較

手法選定時に整理すべき6項目

• 対象サイト数
• 対象ページ数
• 1回あたりの想定取得件数
• 実行頻度
• 必要なデータ項目
• 社内の保守担当者の有無

サイト数やデータ件数による共通の明確な選定基準は公開情報では確認できないため、「何サイト以上なら代行」といった固定的な数値では判断せず、個別の要件に基づいて選定します。

なぜ非エンジニアでも内製化できるのか？

ShtockDataは管理画面上で収集先や収集箇所を設定する方式のため、コードを書かずにデータ収集の仕組みを構築できます。直近1年の新規導入社数（従業員1,000名以上の大手企業）でNo.1を（2025年12月時点、未来トレンド研究機構調べ）を獲得しています。

内製化のボトルネックは、多くの場合「開発できる人がいない」ことよりも「継続して保守できる人がいない」ことです。ノーコード方式は、この保守の属人化を下げる効果があります。

ステップ3：運用・保守体制はどう組むのが正解？

ShtockDataの導入後は、データ収集の設定担当者、取得結果を利用する業務担当者、法務・セキュリティ上の確認担当者の3つの役割を明確にします。

内製化で最も多い失敗は、導入直後は動いていた収集が、担当者の異動やサイト改修をきっかけに止まり、そのまま放置されることです。役割分担を先に決めておくことでこれを防げます。

設定担当者は、クロールの実行状況、取得件数、データの欠損、項目のずれなどを定期的に確認します。業務担当者は、取得データが判断に使える品質かを確認します。

エラー検知はどこまで自動化できる？

ShtockDataには、クロールの実行や設定上のエラーなどを把握するための通知機能があります。ただし、通知先のチャネルや設定可能な条件など、公開情報で確認できない詳細仕様については、導入時に個別確認が必要です。

通知だけに依存せず、以下の3点を定期的に目視で確認する運用が必要です。

• 取得件数がゼロになっていないか
• 前回から大きく減少していないか
• 主要項目が空欄になっていないか

Webサイトの仕様変更は予告なく行われます。数値の異常は、エラーとして検知されないまま静かに進行することがあるためです。

サイト仕様変更が起きたときの対応フロー

推奨される対応フローは次の6ステップです。

1. 異常の検知（通知または定期確認）
2. 対象ページと原因の確認
3. 収集設定の修正（管理画面上の抽出箇所を見直す）
4. テスト収集（プレビューやテスト実行）
5. 取得結果の確認（必要項目が取得できているか）
6. 定期実行の再開

サイト仕様変更を自動的に修復できるとは断定せず、自社のメンテナンス担当者による確認と再設定を前提として体制を組んでください。

サポートはどこまで頼れるのか？

自社で対応できない設定や技術的な問題については、対象サイト、発生したエラー、変更前後の状況を整理したうえでサポートへ相談します。整理された情報があるほど、解決までの往復回数が減ります。

ステップ4：法務・利用規約のチェックはどう進める？

ShtockDataは利用者自身が設定・運用するセルフサービス型のツールです。

内製化で最もリスクが高いのが、法務チェックを飛ばして収集を始めてしまうケースです。ツール導入の前に、社内ルールとして確認手順を固定してください。

個人情報が含まれる場合はどうする？

収集データに氏名、連絡先、アカウント情報などの個人情報が含まれる可能性がある場合は、以下の5点を事前に整理します。

• 収集の必要性
• 利用目的
• 保存期間
• 閲覧権限
• 削除方法

ログイン後のページや個人情報を含むページを対象とする場合は、認証方式やデータの取り扱いを含めて個別に確認し、必要に応じて自社の法務担当者や専門家へ相談します。

著作権とデータの二次利用

取得した文章・画像・データの複製、加工、外部提供を行う場合は、著作権やデータの利用条件も確認します。

社内分析での利用と、外部への再公開・再配布ではリスクの水準が異なります。利用範囲を「社内限定」「外部提供あり」で分類し、後者は必ず法務確認を通す運用にしてください。

公式APIが提供されている場合は？

対象サイトがビジネス向けの公式APIを提供している場合は、まずAPIの利用可否を検討します。提供元が想定した経路でデータを取得できるため、規約上の論点が整理しやすくなります。

APIで必要な項目や粒度が得られない場合に、スクレイピングによる収集を検討する順序が実務的です。

収集したデータをどう活用につなげる？

データ収集（Webスクレイピング・クローリング）、データ可視化・分析、AI・機械学習の3領域でサービスを展開し、収集から活用までを一気通貫で支援します。

内製化のゴールはデータを集めることではなく、集めたデータで意思決定を変えることです。収集設計の段階で、出力先とレポート形式まで決めておいてください。

具体的には、BIソリューションによる可視化、データ分析基盤の構築支援、AI開発支援や生成AI活用ワークショップといった形で、収集後のフェーズを設計します。

Webデータ収集や分析の実務的な疑問については、データ収集・分析に関するよくある質問も参考になります。

よくある質問（FAQ）

Q1. プログラミング知識がなくてもWebデータ収集を内製化できますか？

可能です。ShtockDataはノーコードのWebスクレイピング・Webクローリングツールで、非エンジニアでも管理画面から収集対象ページ、抽出箇所、実行スケジュールを設定して運用できます。

Q2. 内製化にあたって最初に決めるべきことは何ですか？

「どのWebサイトから、どの項目を、何のために収集するか」の3点です。対象サイトのURL、取得対象ページ、必要なデータ項目を具体的に整理し、収集対象を必要最小限に絞ることが重要です。

Q3. データの更新頻度はどのくらいに設定すべきですか？

価格や在庫のように変動が多い情報は日次や数時間ごと、企業情報や求人情報は日次・週次が目安です。ShtockDataでは管理画面から分単位から曜日単位までクロールスケジュールを設定できます。

Q4. 対象サイトの仕様変更でデータが取れなくなったらどうしますか？

「異常の検知」「対象ページと原因の確認」「収集設定の修正」「テスト収集」「取得結果の確認」「定期実行の再開」の順で対応します。ShtockDataでは管理画面上の抽出箇所や収集設定を見直し、テスト収集で確認してから定期実行を再開します。

Q5. 自社開発とツール導入のどちらを選ぶべきですか？

対象サイト数、対象ページ数、1回あたりの想定取得件数、実行頻度、必要なデータ項目、社内の保守担当者の有無を整理して判断します。自社開発では仕様変更対応、取得エラー、サーバー環境、セキュリティ、運用保守まで社内で対応する必要があります。

まとめ：Webデータ収集の内製化を成功させる決め手

Webデータ収集の内製化は、「目的とデータ項目の定義」「手法の選定」「運用・保守体制の構築」「法務チェック」の4ステップを順番に固めることで成功確率が上がります。

特に見落とされやすいのが、ステップ3の保守体制とステップ4の法務チェックです。収集を始めることよりも、止まらずに回し続けることの方が難易度が高いためです。

社内にエンジニアがいない場合はノーコードツール、複雑な条件や大量データを扱う場合は代行型と、自社の体制に合わせて手法を選び分けてください。

ShtockDataは、セルフサービス型ツールとして直近1年の新規導入社数（従業員1,000名以上の大手企業）でNo.1を（2025年12月時点、未来トレンド研究機構調べ）を獲得しているWebデータ収集サービスです。